银行数据仓库详细架构解析

数据仓库的三层结构，挺适合银行这种数据量大、更新频繁的场景。ETL负责数据的抽取、转换、加载，说白了就是把业务系统的数据拉过来、整理好、装进去，像Informatica、datastage这些工具用起来还不错。存储和管理层就是个大仓库，嗯，ODS-DW结构用得比较多，数据主题清晰，还支持多维查询。数据库选Oracle、Teradata都挺稳妥。结构化、非结构化都能搞定，响应也快。数据和展现层的亮点是能搞OLAP和数据挖掘，联机、数据挖掘一套下来，你要找高价值客户、做风险预测，都能搞定。比如信用卡业务，配合SAS建的行为计分、申计分模型，能实时动态调整额度，效果蛮好。如果你在搞银行或金融行业数据

建行数据仓库的基本架构涉及多个业务系统，包括ODS业务系统、AML、ALM、DCC网银个贷系统、信用证系统等。源表(sdata)通过中间层的pdata将数据传递至数据仓库中的CCDA和CAS等组件。核心银行业务处理系统（DCC）在数据仓库中的目标表大致分为三类：拉链表、时间切片表和当前表。这些表通过不同的物理字段来处理时间信息，特别是Start_Date、End_Date和Data_Dt等字段，能够有效地保留ETL过程中的时间维度数据。

绿松石数据库 Greenplum 的并行能力真不是吹的，搞大数据的时候用它，响应也快，数据量再大也扛得住。它基于MPP 架构，多个节点一起干活，适合做大规模的数据仓库和任务。 安装 Greenplum 稍微复杂点，不过也不算太难。你得先检查服务器配置，像内存、磁盘、操作系统这些都得符合要求。装些依赖包，比如GCC、OpenSSL、Perl啥的，解压软件包，按文档配好环境变量，跑初始化脚本，整个流程挺标准。 Greenplum 扩容这块做得还挺智能的。你可以直接加Segment 节点，分分钟就能把能力拉上去。只要新服务器配置跟得上，改改配置文件，用gprecoverseg同步一下数据，再启动新节

海量数据处理： 可扩展至 PB 级数据，满足大规模数据需求。 亚秒级响应： 即时导入，查询响应速度达亚秒级，实现实时数据分析。 高可用性： 分布式容错架构，确保无宕机运行，保障数据可靠性。 存储高效： 采用列存储和压缩技术，大幅减少数据存储空间，节省存储成本。 高并发支持： 支持面向用户应用，可满足高并发访问需求。

数据仓库的三层架构思路挺清晰的，抽取、管理、一条龙搞定，适合银行这种数据量爆炸的业务场景。ETL 那块讲得蛮细，尤其是增量更新和调度监控，做得不好的话，光是数据同步就能把你拖死。数据存储用了经典的ODS-DW二层结构，支持多维，查询也快，像Oracle、Teradata这些老牌数据库都在用这套思路。主题清晰、数据稳定，做 BI 再合适不过了。和展示层用了OLAP和数据挖掘配合，像SAS那套行为计分和申计分机制，用数学模型动态调整授信额度，还能找出高价值用户，这操作可以说是“懂业务+懂技术”的典范。工具方面也挺全，ETL 有Informatica、DataStage；这块有Business Ob

BI 内容的结构分三层，分别是数据集成层、数据仓库层和数据展示层。数据集成层负责从各种业务系统里抽数据，像做清洗、转换这些，整合进中心数据库。嗯，搞数据的应该都挺熟这个套路了。数据仓库层的重点在建模，你可以理解成是把杂乱数据变成可的主题，比如订单、客户画像这些，方便后续做报表或者 OLAP。模型建好了，查询效率会高多。展示层就更直观了，啥查询报表、仪表盘、数据挖掘，都在这一层。工具嘛，可以用Tableau、PowerBI，或者你自己写前端可视化页面也行。反正数据从底层到上层都顺了，前端就能安心撸图表。顺带放几个链接，挺实用的资源：数据集成优化、BI 培训流程、数据仓库与挖掘。有空翻翻，思路会更

架构：- ETL 工具- 元数据库（存储库）及元数据管理- 数据访问和分析工具

数据仓库的一套原版资料，内容挺全，逻辑结构也清晰。基于银行 IT 系统场景，把 ETL、DW、OLAP、数据挖掘这些知识点串得比较顺，适合你深入理解数据流怎么走，怎么存，怎么。哦，对了，还有真实案例，比如广发银行怎么用 SAS 做行为计分和信用评估，蛮实用的。 ETL 的 ET部分讲得细，增量抓取、转换调度、监控点都有提，基本能还原你做一个数据加载系统的全过程。Informatica、Datastage这种老牌工具也有提，拿来对比现代工具也挺有意思。 DW 存储结构是走 ODS-DW 两层，老方案但还蛮经典的。面向主题、集成、不可删改这类特性都写得明明白白。内容还提到了结构化和非结构化数据的混

各大银行的数据集合，包括详细的财务和客户信息。这些数据集对于研究金融市场和客户行为非常重要。